Leading by Serving: Enhancing Collective Teacher Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic and neoliberal ideologies in Alberta have presented significant challenges for teachers, especially with the implementation of the new curriculum rollout beginning in 2022. Work intensification has emerged as a considerable problem, adversely affecting teachers' well-being and performance. This Dissertation-in-Practice examines this problem within the context of a public charter school for gifted students. It addresses this issue by focusing on collective teacher efficacy, guided by Bandura's social cognitive theory. A multifaceted leadership approach is adopted to tackle this challenge, guided by servant leadership and supported by instructional leadership, generative leadership, and culturally responsive school leadership. The central focus revolves around planning and implementing solutions to effectively lead change, explicitly addressing the identified problem of work intensification and the lack of collective teacher efficacy. To achieve this objective, the preferred solution is fostering a collaborative culture promoting reflective practice within professional learning. A detailed change implementation plan is developed, guided by the change path model. This change is disseminated through a knowledge mobilization plan, ensuring transparency and understanding among community partners. Finally, the implemented change will be evaluated using the Plan-Do-Study-Act cycle, providing valuable insights for continuous improvement. The overarching goal is to establish a supportive and collaborative school culture that mitigates work intensification and fosters collective teacher efficacy, thereby positively contributing to teachers' overall well-being and performance within gifted education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».